把 AI 讲清楚,
把成本算明白,
把场景落到客户现场

这份彩页用于客户拜访、内部讲解和项目初筛。它把 Token 计费、模型价格、AI 政策、澜启智算能力、 共达地视觉算法和新能源场景放在一张逻辑图里,方便电脑和手机传阅。

澜启智算、Token 网关和共达地视觉算法组合方案图
客户最关心 能解决什么问题、要花多少钱、数据是否安全、能不能验收。
销售先讲清 不是卖一个账号,而是卖统一接入、成本治理和场景交付。
项目先做小 先选 1 个高频场景跑通,再扩展到多部门、多点位、多算法。

一、AI 与 Token 基本常识

客户不需要先懂大模型技术,但必须理解“怎么计费、钱怎么花、为什么要治理”。

01

Token 是什么

Token 可以理解为模型处理文字、代码和结构化内容时的计量单位。输入的问题、提示词、历史对话、检索资料都算输入 Token;模型生成的回答算输出 Token。

02

为什么账单会变高

企业真正花钱的地方往往不是单次提问,而是知识库召回太多、历史上下文太长、批量任务太大、多个部门重复调用。

03

缓存有什么用

固定系统提示词、长文档前缀、常用知识库内容可以走缓存。命中缓存后,很多模型的输入成本会明显下降。

04

模型网关是什么

模型网关是企业 AI 的统一入口。它负责模型路由、价格统计、部门分账、失败重试、权限管理和日志审计。

05

视觉 AI 怎么收费

视觉 AI 不只按 Token。视频生成可能按秒、分辨率或任务计费;摄像头算法项目还涉及设备、部署、算法训练和运维。

06

怎么给客户解释

先讲业务结果:节省人工、提前预警、留下记录、控制预算。技术词放后面,成交靠场景和验收。

二、政策法规与合规底线

政企客户最怕两件事:数据乱流和责任不清。AI 项目必须把安全、合规、审计和人工复核讲在前面。

国家方向:人工智能进入行业应用阶段

国家层面持续推动人工智能与产业、治理、民生融合。对企业来说,机会不在“演示很酷”,而在能否进入生产、办公、安全、运维和客户服务流程。

合规重点:生成内容要可控、可追溯

生成式 AI 服务强调内容安全、数据来源、用户权益和风险处置。客户项目里要保留日志、权限、提示词策略和人工审核机制。

数据底线:不把敏感资料随意丢给模型

涉及客户资料、合同、个人信息、财务、生产安全数据时,要明确数据边界。能本地化就本地化,必须外发就做脱敏、授权和留痕。

三、发展趋势:单价下降,总量上升,治理变重要

AI 应用越多,企业越需要统一入口、统一账单和统一安全策略。

1

从聊天工具到业务系统

AI 会进入客服、销售、方案、设计、巡检、质检、办公和知识库,不再只是个人试用。

2

从单模型到多模型路由

高价值任务用强模型,高频任务用低成本模型,失败时自动切备用模型。

3

从文本到多模态

图片、视频、语音、表格、图纸和现场摄像头都会接入,成本和验收要分开算。

4

从项目交付到长期运营

真正持续收费的是月报、优化、模型切换、算法维护、现场运维和数据闭环。

四、澜启智算 × 共达地:一套能落地的组合方案

澜启智算解决“算力、模型、API、结算、路由”;共达地解决“视觉算法、摄像头、边缘部署、行业场景”。

澜启智算

适合作为企业 AI 统一入口,承接模型接入、算力资源、API 调用、余额结算、价格对照和企业账号体系。

  • 多模型统一入口
  • Token 成本监控
  • 按部门和场景分账
  • 企业级调用治理

Token 成本治理

把“便宜模型”变成“可管理的 AI 基础设施”。销售话术从卖价格,升级为卖预算、审计、报表和稳定交付。

  • 模型价格对照
  • 场景成本估算
  • 缓存和批处理降本
  • 异常账单预警

共达地视觉算法

把客户已有摄像头和现场点位变成可预警、可统计、可追责的视觉 AI 系统,适合园区、能源站点和工厂。

  • 人员行为识别
  • 安全帽、烟火、闯入检测
  • 无人机和设备巡检
  • 算法训练与云边端部署
场景诊断 价格测算 小样板验证 正式部署 月度运营

五、适合先切入的应用场景

不要一上来讲“大平台”。先找客户已经有预算、已经有痛点、已经有数据的位置。

光伏、储能、充电站

设备巡检、人员闯入、火焰烟雾、未戴安全帽、车辆违停、站点运行日报。

变压器、配电房、能源站

门禁异常、人员滞留、温度异常、设备状态识别、巡检记录自动生成。

工厂与园区

安全生产、质检抽检、车辆管理、垃圾满溢、消防通道占用、物业工单。

企业办公与销售

知识库问答、方案生成、合同摘要、客服辅助、公众号内容、销售拜访材料。

政企与公共机构

材料写作、政策问答、能源托管分析、公共区域安全预警、报表自动化。

AI 运营服务

帮助企业搭建账号、流程、提示词、知识库、成本报表和培训体系。

六、客户最容易听懂的 Token 场景

讲 Token 时不要只讲单位。要把它和客户每天的工作联系起来。

写一份方案

输入包括客户背景、产品资料、政策要求;输出包括方案正文、报价逻辑和风险提示。

问一个知识库

系统会先召回资料,再把资料和问题一起交给模型。资料越多,输入 Token 越高。

做客服助手

请求次数高,必须控制上下文长度、回答字数和低成本模型路由。

分析视频或图片

多模态通常不是简单文字 Token,可能按图片、视频秒数、分辨率或任务次数计费。

七、价格对照:官网价、澜启价、国内聚合平台

先看模型官网公开价,再看澜启智算报价/后台快照,最后看客户常问的国内聚合平台。单位默认按百万 Token 展示。

打开完整查询页
讲解顺序 官网价看“底价和计费规则”,澜启价看“供货与服务口径”,聚合平台看“企业接入、结算和合规便利”。

1. 各大模型官网公开价格

先给客户看官方公开价,建立价格基准。美元价不自动换算,避免汇率变化造成误导。

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模型 官网 / 平台 输入 缓存 输出 适合场景 官方来源

2. 澜启智算价格 / 报价口径

这里把澜启报价表和当前模型广场快照放在一起。没有明细单价的模型,明确标注“按量计费,待后台复核”。

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模型 厂商 澜启显示价 / 折扣 报价类型 适合场景 复核口径

3. 国内常见聚合/接入平台价格

没有统一权威“前三”排名。这里放客户最容易问到、资料里适合对比的四家:腾讯云 TokenHub、阿里云百炼、硅基流动、中国移动/移动云。

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平台 代表模型 输入 缓存 输出 计费与销售口径 来源